技術ようつべチャンネル集 - Qiita
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
文系エンジニアのための機械学習の勉強法 - Qiita
対象読者 とりあえずスクリプト言語の経験がある 高校まで数学の勉強していた人 これから機械学習、とりわけディープラーニングを学んでいこうとしている人 前置き 非理系のための勉強法は下記のブログが有名かと思います。 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 自分も上記ブログを参考に勉強を行ってきました。 しかしながら、改めて自分の勉強を振り返ってみるに、よりよい勉強方法を提供できると思いましたので、ここに記しておきます。 機械学習を学ぶにあたって必要な知識 機械学習を学ぶにあたっては、下記の3つの知識が必要になってきます。 数学 機械学習 プログラミング言語 機械学習の理論を学ぶために数学の知識が不可欠であり、その理論を実装するためにプログラミング言語が必要になってきます。 数学 数学に関しては、微分、線形代数、統計の知識が必要になります。 下記を一通り学べば、最
文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。 - Qiita
昨年の丁度同じ時期に、1ヶ月ほど仕事を休んで小学校の算数から高校数学までを学び直しまして、文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみましたという記事を書きました。 その後、機械学習やディープラーニングに関する勉強をどんどん進めていく予定だったのですが、Go、Scala、DDD、関数型言語の基礎、Rust、そしてGCPやKubernetes等、仕事上でキャッチアップしなければならない分野が山積みだった(＆とても面白かった)ため、中々手を付けられませんでした。 それらの学習がやっと一段落した＆今年の7月から機械学習系の開発に強みを持つ会社様に職場が変わったということもありまして、機械学習の入門として非常に評判の良かったAndrew Ng先生のCourseraの機械学習コースを(今回は仕事を休まずに)受講してみましたので、振り返ってみたいと思います。
エンジニアのための高校数学おさらい。機械学習との対照表を作ってみた - 周回遅れでIT業界デビューしたプロジェクトマネージャーのブログ
やっと1周目が終わりました。例題まで解いてたら4か月も掛けてしまいました……えらく内容の濃い本でした。先生、ありがとうございました。 解説も面白くて分かりやすいので、網羅的に高校数学をやり直しておきたい場合はオススメです！*1 もう一度高校数学 作者: 高橋一雄出版社/メーカー: 日本実業出版社発売日: 2009/07/16メディア: 単行本購入: 11人 クリック: 226回この商品を含むブログ (32件) を見る この記事の対象になる人 エンジニアとして数学の勉強をすべきと思ってはいるものの、何から手をつけたら良いか迷っている人 よい数学の本に巡り会えず困っている人 数学のどの部分が機械学習に使われるか知りたい人 おしながき 数学をやり直す心構え 高校数学、各章のメモ 高校数学と人工知能プログラミングの対照表を作ったよ 本で勉強ルートを考える 追記します。他にもいい本が色々 数学をやり
高校数学やり直してみた時に使った教材や勉強法やあれこれ - seri::diary
このエントリーは 機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016の2日目です。 1日目は現役高校生の方のエントリーでした。自分もこういう話を現役の頃に先生や同級生としたかったですね。現役の頃は数学って大学に行くための手段程度にしか思ってなくて、今考えたら非常にもったいなかったなと思います。。 これは何か Railsおじさんが機械学習の手法を使って仕事でデータ分析できるようになることを目標に12年ぶりに高校数学を復習した（ている）記録です きっかけ もともと機械学習に興味があったのだが、いい加減仕事でちゃんと使えるレベルになってRailsしか能がないおじさんから脱却しようと思い立ち、2016年5月ぐらいから「データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編」を読み始めた データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Desi
文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
